[发明专利]一种基于机器学习的空间数据匹配方法

摘要

本发明涉及一种基于机器学习的空间数据匹配方法，包括四个步骤1）自动生成匹配训练样本，2）通过机器学习建立分类器模型及其参数，3）应用分类器模型对输入空间数据进行目标匹配，4）顾及逻辑和领域约束对匹配结果的过滤和改善。其中机器学习采用以空间目标的位置、大小、形状和方位等多种指标作为特征提取。具有如下优点可避免量纲标准化和多指标加权中的主观任意性，匹配精度较加权平均方法更高；匹配模型基于样本数据学习建立，数据的自适应性较高；建立模型的典型样本数量少，可大规模应用；利用空间数据的内在几何信息，无需额外属性信息，使用准入性低。

主权项

一种基于机器学习的空间数据匹配方法，其特征在于，定义两个待匹配的两个空间数据集，分别记作：目标集合D＝{di}，0≤i≤n,和集合G＝{gj}，0≤j≤m；这两个集合中形成的所有关系属于这两个集合的笛卡尔乘积：rij＝<di,gj>∈D×G，具体包括以下步骤：步骤1，根据输入数据生成训练样本数据：即从两个待匹配的两个空间数据集分别进行随机采样数据，构成两个随机采样子数据集；根据两个随机采样子数据集建立正确匹配目标对数据库和错误匹配目标对数据库：并根据建立的正确匹配目标对数据库和错误匹配目标对数据库建立训练样本集TP＝{(f1,c1),...,(fn,cn)}，其中fi(1≤i≤n)为样本集合中第i个样本的特征向量，ci为该样本的分类类别，取值为匹配或不匹配；ci取值为匹配的类别定义为正样本TP+；ci取值为不匹配的类别定义为负样本TP‑；步骤1包括以下子步骤：步骤1.1，建立正确匹配目标对数据库：在待匹配的两个数据集中通过样本匹配模块进行初步匹配，并从中选取无二义性的匹配对来建立正样本库：TP+＝{(fk,ck)|ck＝匹配}，其中无二义性用匹配候选集中位置和面积相似度最高或者唯一的匹配对来表示；具体是通过计算di和gj之间的位置LocSim和大小SizeSim相似性来建立正样本库；具体的，每个匹配目标di有多个候选匹配目标gj，对于每对目标<di,gj>，计算LocSim(di,gj)*|1‑SizeSim(di,gj)|,选择计算结果最小的<di,gj>，认为其相似度最高，并记录在正样本库TP+中；步骤1.2，建立错误匹配目标对数据库：除了步骤1.1中的正样本TP+，还必须建立负样本TP‑＝{(fk,ck)|ck＝不匹配},负样本集由落入当前匹配目标gj一定范围内的非正样本构成：其中dT为距离阈值，大小设置为两个匹配数据集中目标间最小距离的均值加两倍标准差；步骤1.3，导出训练样本集TP：定义fk为目标对的相似性指标向量，包括目标间的距离、大小、形状、方位的相似性；分别对正负样本中每一对目标关系rij，计算di和gj的多种相似性，得出关于rij的特征向量fk，最终合并导出为训练样本集TP；步骤2，基于机器学习建立匹配模型：即针对步骤1中建立的训练样本集TP进行机器学习，来建立一个分类器函数g:D×G→C；其中，C＝{匹配，不匹配}，亦即样本目标对的分类类别集合；所述分类器函数g的匹配结果为两种，即匹配和不匹配；步骤3，将两个待匹配的两个空间数据集中的目标两两进行任意组合，形成目标对<di,gj>的集合，然后计算每对目标的特征向量，并输入已建立的分类器模型，通过分类器算法计算得到初步匹配结果；步骤4，根据逻辑约束条件，对步骤3中的初步匹配结果进行过滤与改善后结束；所述逻辑约束条件指匹配结果中出现明显不合逻辑的多对多匹配结果，其规则为：合理的多对多匹配形式为m:n，其中m为多对多匹配中包含的di的数目，n为gj的数目，条件m≠n必须满足；若出现了多对多的匹配关系，而m和n是相等的，即判定为违反了逻辑约束条件，应把多对多匹配关系分解为多个一对一匹配关系。